DARTree：利用自回归草稿树进行扩散投机解码
评分
77提出将AR校正头扩展到树的新范式，填补了扩散投机解码中路径条件化缺失的空白。
方法描述清晰，实验覆盖多基准和多配置，结果全面且对比充分。
无需训练即可获得显著速度提升，工程上易于集成至现有推理管线。
预印本刚发布，方法紧跟投机解码和扩散模型的最新进展。
来自arXiv学术预印本，虽未经同行评审但作者与实验细节可追踪。
基础分 85 × T2 信源权重 ×0.9 = 77
精选线 70已入选精选
精选理由
方法创新、实验充分，在多个基准和配置下取得一致最优，性能提升显著且训练免费，具有较强的理论和实用价值。
AI 点评
「投机解码是大模型推理加速的关键路径，DARTree巧妙地把扩散草稿模型的并行性和自回归校正头的序列修正结合成树结构，且无需重新训练。对做LLM推理优化和部署的工程师来说，这是值得关注的一篇论文；对研究者来说，它展示了树形剪枝与批量评分的工程技巧。」
速览
投机解码通过并行验证多个草稿token来无损加速自回归语言模型。扩散式草稿模型可并行预测整个token块，但其逐位置分布是边际分布，未沿草稿路径条件化。DARTree是一种训练免费方法，将预训练的自回归校正头从链扩展到树，批量构建固定宽度候选树，并通过最佳优先剪枝选择验证树。在7个数学、代码和聊天基准上，DARTree在四种模型-温度配置中均取得最高平均接受长度和加速，单轮最多接受12.97个token，较DFlash提升98.6%，较Domino提升27.9%，最高无损加速达9.73倍。
- DARTree是首个将预训练自回归校正头从链扩展到树的训练免费投机解码方法。
- 通过批量扩展和最佳优先剪枝，解耦AR头推理与顺序堆操作，提升效率。
- 在7个基准、4种模型-温度配置中均实现最高平均接受长度和加速。
- 单轮最多接受12.97个token，比DFlash高98.6%，比Domino高27.9%，最高无损加速9.73倍。
正文
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